package hot100;

//你这个学期必须选修 numCourses 门课程，记为 0 到 numCourses - 1 。
//
// 在选修某些课程之前需要一些先修课程。 先修课程按数组 prerequisites 给出，其中 prerequisites[i] = [ai, bi] ，表
//示如果要学习课程 ai 则 必须 先学习课程 bi 。
//
//
// 例如，先修课程对 [0, 1] 表示：想要学习课程 0 ，你需要先完成课程 1 。
//
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// 请你判断是否可能完成所有课程的学习？如果可以，返回 true ；否则，返回 false 。
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//
// 示例 1：
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//输入：numCourses = 2, prerequisites = [[1,0]]
//输出：true
//解释：总共有 2 门课程。学习课程 1 之前，你需要完成课程 0 。这是可能的。
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// 示例 2：
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//
//输入：numCourses = 2, prerequisites = [[1,0],[0,1]]
//输出：false
//解释：总共有 2 门课程。学习课程 1 之前，你需要先完成​课程 0 ；并且学习课程 0 之前，你还应先完成课程 1 。这是不可能的。
//
//
//
// 提示：
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// 1 <= numCourses <= 10⁵
// 0 <= prerequisites.length <= 5000
// prerequisites[i].length == 2
// 0 <= ai, bi < numCourses
// prerequisites[i] 中的所有课程对 互不相同
//
// Related Topics 深度优先搜索 广度优先搜索 图 拓扑排序 👍 1101 👎 0


import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Queue;

//leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
class Solution {

    private List<List<Integer>> edges;
    // 0-未搜索，1-搜索中，2-已完成
    private int[] visited;
    // 图中是否存在环，即此题是否有解
    private boolean valid = true;

    private List<List<Integer>> buildGraph(int nodes, int[][] relationship) {
        List<List<Integer>> edges = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < nodes; i++) {
            edges.add(new ArrayList<>());
        }
        for (int[] a : relationship) {
            edges.get(a[1]).add(a[0]);
        }
        return edges;
    }

    private void dfs(int u) {
        // 搜索u时现将u标记为搜索中
        visited[u] = 1;
        // 遍历所有与u相连的节点
        for (int v : edges.get(u)) {
            if (visited[v] == 0) {
                // v节点未搜索时，则深度搜索v
                dfs(v);
                // 如果无效则直接返回
                if (!valid) {
                    return;
                }
            } else if (visited[v] == 1) {
                // v节点搜索中时，图中存在环，无效
                valid = false;
                return;
            }
        }
        // 对节点u完成搜索，标记为已完成
        visited[u] = 2;
    }

    public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {
        edges = buildGraph(numCourses, prerequisites);
        visited = new int[numCourses];
        // 遍历节点，如果无效直接退出
        for (int i = 0; i < numCourses & valid; i++) {
            if (visited[i] == 0) {
                // 节点未搜索，则深度搜索此节点
                dfs(i);
            }
        }
        return valid;
    }
}
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

class BfsSolution {

    private List<List<Integer>> edges;

    private int[] inDeg;

    private List<List<Integer>> buildGraph(int nodes, int[][] relationship) {
        List<List<Integer>> edges = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < nodes; i++) {
            edges.add(new ArrayList<>());
        }
        for (int[] a : relationship) {
            edges.get(a[1]).add(a[0]);
            ++inDeg[a[0]];
        }
        return edges;
    }

    public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {
        inDeg = new int[numCourses];
        edges = buildGraph(numCourses, prerequisites);

        Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
        for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
            if (inDeg[i] == 0) {
                queue.offer(i);
            }
        }
        List<Integer> stack = new ArrayList<>();
        while (!queue.isEmpty()) {
            int u = queue.poll();
            stack.add(u);
            for (int v : edges.get(u)) {
                --inDeg[v];
                if (inDeg[v] == 0) {
                    queue.offer(v);
                }
            }
        }
        return stack.size() == numCourses;
    }
}

public class Solution207 {

    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new Solution();
        int[][] prerequisites = new int[][]{{1, 2}, {1, 0}, {0, 1}};
        solution.canFinish(3, prerequisites);
        for (int[] a : prerequisites) {
            System.out.print(Arrays.toString(a) + "->");
        }
    }
}
